Top tendencias 2020 en tecnologías y analítica de datos según Gartner

Business Intelligence

La consultora Gartner ha compartido hace pocas semanas su análisis sobre lo que va a ser tendencia en el área de analítica y tecnología de datos en un período de tres a cinco años. Si, como suele suceder con sus predicciones, palpan la realidad del próximo periodo, podemos decir que nos encontramos ante un fascinante escenario.

A continuación te contamos las 10 tendencias tecnológicas que marcarán el rumbo futuro de las organizaciones en la toma de decisiones para mejorar su ventaja competitiva, y que deberán ser tenidas en cuenta para impulsar sus procesos continuos de transformación digital. ¡Sigue leyendo! 

La Analítica de Datos es una disciplina fundamental para monetizar la información empresarial

Partiendo de esa premisa y atendiendo también a los pronósticos de IDC Research España (que vaticinan que para 2021 el 50% de los ingresos empresariales provendrán de la transformación de los modelos de negocio digitales basados en economías de plataforma y monetización de los datos), abordemos ya las 10 tendencias top que nos destaca Gartner.

Tendencia nº 1: Analítica aumentada. Gartner la define como “un paradigma que incluye consultas de lenguaje natural y narrativo, preparación aumentada de datos, análisis avanzado automatizado y capacidades de descubrimiento de datos visuales”. A efectos prácticos, la analítica aumentada nos permite automatizar la búsqueda y descubrir insights con los que tomar mejores decisiones en un tiempo récord, sobre todo si lo comparamos con cualquier aproximación manual.

Uno de sus atractivos es que hace posible que estos insights de negocio estén en manos de los roles adecuados, sin que estén obligados a depender de analistas y expertos en datos. Eso sí, será necesaria cierta alfabetización en este sentido en las empresas en los próximos años.

Tendencia nº 2: Gestión de datos aumentada. Los datos crecen exponencialmente, pero los profesionales con habilidades para gestionarlos, no. Para que estos puedan dedicarse a las tareas de mayor valor, los fabricantes están agregando capas de aprendizaje automático e inteligencia Artificial que permitan autoconfigurar y ajustar la gestión de los datos.

Tendencia nº 3: Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis conversacional. El PNL hace posible que las personas puedan formular preguntas sobre datos con una mayor probabilidad de éxito en su respuesta, tal y como sucede con buscadores online como Google. Por su parte, el análisis conversacional, va un paso más allá permitiendo la formulación de estas preguntas de forma verbal (sirva de ejemplo el asistente de voz Alexa).

Según Gartner, ambos conceptos serán cada vez mejor acogidos, y su uso profesional se incrementará del 35% al 50% en los próximos años. En el caso del análisis conversacional, su aplicación se podría extender especialmente en roles como los trabajadores de recepción, por mencionar algún ejemplo.

Tendencia nº 4: Graph Analytics. Datos de diferentes aplicaciones, externos, datos estructurados, no estructurados… las preguntas que formulan los usuarios cada vez son más complejas y relacionan información de diferente naturaleza. Hacerla “entendible” para el usuario, requiere procesos muy sofisticados.

Este conjunto de técnicas analíticas que permite explorar la relación entre diferentes entes tiene aplicaciones tan dispares como la detección de fraude o la investigación del genoma humano, y en los próximos años las aplicaciones vinculadas a este campo tendrán un crecimiento del 100% anual.

Tendencia nº 5: La IA y el machine learning. Para ambos campos, la innovación en desarrollo y algoritmos ha llegado “tradicionalmente” vía plataformas de código abierto. Sin embargo, el mayor uso comercial de estas tecnologías, ha empujado a los vendors a proporcionar conectores y características que aumentan las capacidades en gestión de proyectos, transparencia, integración… Esta tendencia también irá en aumento.

Para 2021, la PNL y la analítica conversacional impulsarán la adopción de la analítica y el Business Intelligence. Se pasará de un 35% de los empleados a más del 50%

Tendencia nº 6: Data Fabric. Podemos entenderlo como la orquestación de arquitecturas y tecnologías que hacen posible administrar datos provenientes de diferentes bases de datos y plataformas.

Del diseño personalizado y del buen funcionamiento de este proceso, dependerá la agilidad y la confiabilidad de nuestros datos y, por lo tanto, obtener más o menos valor de las inversiones realizadas. ¡Todo un reto!

Tendencia nº 7: IA Explicable. Se trata de la capacidad que ha de tener esta tecnología para probar que los datos son confiables, de explicar por qué un algoritmo ha tomado determinada decisión o ha hecho cierta predicción. La fortaleza de un modelo puede depender de ella, pues aumenta su reputación y transparencia, reduciendo sesgos en los resultados.

Tendencia nº 8: Blockchain en datos y análisis. Las tecnologías Blockchain proporciona el vínculo entre activos y transacciones, además de transparencia para redes complejas de participantes.

Aunque la tecnología aún no ha madurado a escalabilidad del nivel de producción para usos que van más allá de las criptomonedas, sigue teniendo un gran potencial para los esfuerzos de integración que involucran datos, aplicaciones y procesos de negocio.

Tendencia nº 9: Inteligencia continua. El cloud ha ampliado enormemente los límites de la analítica en tiempo real. Junto al software en streaming y los dispositivos IoT, conforma lo que Gartner ha denominado “Inteligencia Continua”.

Las posibilidades de análisis que ofrece en el mundo empresarial para procesar datos actuales y compararlos con históricos, hará que en los próximos años, cada vez más compañías lo tengan en cuenta a la hora de tomar sus decisiones.  

Tendencia nº 10: servidores de memoria persistente. Con el crecimiento exponencial de datos, la necesidad de almacenar volúmenes masivos y procesarlos a mayor velocidad, este tipo de servidores se convierten en una opción que ayuda a mejorar las cargas de trabajo de alto rendimiento.  

Como es natural y en coherencia con su análisis del mercado, Gartner recomienda que los líderes en el área de analítica de datos pongan su radar en estas tendencias, integrándolas en sus respectivas organizaciones.

En Intelligence Partner las seguimos muy de cerca y estamos a tu disposición para analizar e implementar toda esta innovación a través de nuestras soluciones y servicios de Cloud Computing y Business Intelligence. 

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